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llama.cpp / Ollama / GGUF 量化 与其他开源模型的差异在哪（上手实测·2）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。今天没啥事，来唠唠这个。
这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。
按官方与社区交叉核对的信息：llama.cpp / Ollama / GGUF 量化（ggml-org / Ollama，持续维护，2026 年仍是本地推理主流方案）GGUF 量化位宽 2-8 bit；Q4_K_M 约 4.5bit，7B 模型约 4.1GB，版权口径是MIT（llama.cpp）。
本地跑起来的话，Q4_K_M 约为 FP16 的 1/4；-ngl 控制 GPU 卸载层数；kv-cache q4 缓存量化后 8GB 显存可跑 64K 上下文。
从开发者关系经理的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：Mac 走 Metal、AMD 走 HIP、NVIDIA 走 CUDA；llama-server 提供 OpenAI 兼容 API。
篇幅有限，展开讲能写一篇论文。先唠到这，评论区接着聊。
